Mathematik: Informationen zu Studium, Beruf, Anforderungen und Lage auf dem Arbeitsmarkt in der Schweiz


Weitere wichtige Informationen: Empfohlene Literatur:


Banking, Insurance und Finance

Im Bankenbereich werden MathematikerInnen in den Bereichen

eingesetzt.

Im Portfoliomanagement werden mit mathematischen Methoden Strategien entwickelt, um Gelder unter Berücksichtigung des Risikos möglichst gewinnbringend anzulegen. Eingesetzt werden Kenntnisse aus dem Operations Research, der Statistik und der Finanzmarkttheorie.
Im Bereich derivative Produkte geht es um das Bestimmen von Preisen für komplizierte Finanzprodukte (Optionen, Futures, etc.) und um die Entwicklung von Strategien (Hedging), damit die Risiken solcher Produkte unter Kontrolle sind. Die eingesetzten Kenntnisse stammen aus dem Bereich der stochastischen Prozesse, der Zeitreihenanalyse, der partiellen Differentialgleichungen und der numerischen Methoden.
Bei den Kreditrisiken werden Methoden entwickelt, um das Ausfallrisiko von Anlagen zu bestimmen. Dabei kommen aus der Statistik vor allem Bayes'sche Methoden und die Zeitreihenanalyse zum Einsatz.
Im Asset and Liability Management (zu deutsch: Management der Aktiven und Passiven) geht es darum, die Zinsrisiken, welche mit den Aktiven und Passiven verbunden sind, unter Kontrolle zu haben. Da die Laufzeit von angelegtem Geld (Aktiven) und ausgeliehenem Geld (Passiven) bei Banken prinzipiell nicht übereinstimmen, besteht ein grosses Risiko, falls die Zinsen sich ändern. Diese Risiken versucht man mit mathematischen Methoden zu quantifizieren. Neben Statistikkenntnissen ist Modellierungserfahrung notwendig.
Im Corporate Finance geht es um die Unternehmensfinanzierung; die Beschaffung der für die Unternehmung notwendigen kurz- bis langfristigen finanziellen Mittel. Dabei kommen auch Methoden aus der Finanzmathematik (Optionspreistheorie) zur Anwendung.
Im eigentlichen Handel (Aktien, Obligationen, Devisen, derivative Produkte) werden MathematikerInnen und PhysikerInnen in der Schweiz eher selten eingesetzt. Dies liegt unter Anderem am höheren Alter der AbsolventInnen unserer Hochschulen. Je nachdem kann ein fliessender Übergang Richtung Entwicklung derivativer Produkte stattfinden. Die Ausbildung erfolgt in den Banken selber on the Job und in intensiven Kursen. Die Ausrichtung innerhalb des Mathematikstudiums ist sekundär.
Im Riskmanagement geht es einerseits für alle obigen Bereiche darum, die Risiken zu quantifizieren. Andererseits besteht ein grosses Problem auch darin, für einen Finanzkonzern ein Gesamtrisiko anzugeben. Die eingesetzten Methoden kommen aus der Statistik. Kenntnisse aller anderen obigen Gebiete sind sehr von Vorteil.

In Banken werden gewisse Abteilungen und Stellen mit "Research" umschrieben. Es handelt sich dabei äusserst selten um Forschung im Sinne der Hochschulforschung. Damit ist aber keineswegs gesagt, dass dies nicht trotzdem interessante Stellen sind.

Betriebswirtschaftliche Kenntnisse sind kein Muss aber in allen Bereichen ein grosser Vorteil. Dazu kommen noch die speziellen Methoden aus der Finanzmathematik, welche an den Hochschulen gelehrt werden.

StudienabgängerInnen wird empfohlen, darauf zu achten, dass Sie am Anfang ihrer Berufslaufbahn erfahrene MathematikerInnen als AnsprechpartnerInnen haben. Des weiteren ist es wichtig, dass man lernt, stufengerecht zu kommunizieren und auch mit Nicht-Mathematikern gut zusammenzuarbeiten. Es ist sicher wichtig, dass man die Theorie sehr gut verstanden hat; diese Theorie muss dann aber auch auf praktische Probleme angewendet werden können.

Die Stellensituation ist in allen obigen Bereichen trotz der Finanzkrise in der Schweiz gut. Den quantitativ ausgebildeten Personen geht es innerhalb der Banken im Vergleich zu anderen Personen sowieso viel besser.

Viele Bankinstitute fassen MathematikerInnen, ÖkonometrikerInnen, PhysikerInnen und sogar auch IngenieurInnen zu "quantitativ" ausgerichteten AbsolventInnen zusammen. Deshalb sind viele Stellenausschreibungen so aufgemacht, dass sie diese ganze Gruppe ansprechen (ausser es sind spezielle mathematische Kenntnisse gefragt).

Informatikstellen im Banken- und Versicherungsbereich sind weiter unten bei "Informatik und Technik" beschrieben.

Im Versicherungsbereich werden MathematikerInnen in den Bereichen

und bei der öffentlichen Hand bei eingesetzt.

In der Lebensversicherungsmathematik werden die Prämien und Rückstellungen für Lebensversicherungen berechnet.
PensionskassenexpertInnen erledigen alle mathematischen Aufgaben im Bereich der 2. Säule der Altersvorsorge. Sie sind damit in einem stark regulierten Bereich tätig.
In Krankenkassen bestehen ähnliche Probleme wie in der Lebensversicherungsmathematik. Auch hier treten Schäden mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten auf. Im Gegensatz zu Lebensversicherungen, wo die Leistung im Vertrag klar festgelegt ist, besteht aber im Bereich der Krankenkasse das zusätzliche Problem, dass auch die Leistungshöhe stark variieren kann.
In der Nichtlebensversicherungsmathematik werden Prämien für alle übrigen Versicherungen berechnet; u.a. Feuerversicherung, Motorfahrzeug-Haftpflichtversicherung oder die Unfallversicherung. Wegen der Vielfalt der Risiken können die mathematischen Probleme je nachdem beliebig schwierig sein.
In der Rückversicherungsmathematik geht es darum, dass Erstversicherer einen Teil der Risiken an Rückversicherer weitergeben. Dazu müssen die Prämien berechnet werden.
Bei der Securitization werden Risiken aus Versicherungen an der Börse gegen Entschädigung weitergegeben.
Mathematiker im ART-Bereich (Alternativer Risiko Transfer) sind verantwortlich für den Preis neuartiger Bank- und Versicherungsprodukte. Da die entwickelten Produkte komplexe Strukturen aufweisen, werden häufig Monte-Carlo-Simulationen zur Preisbestimmung eingesetzt.
Bei der Anlage des Vermögens bestehen einerseits die gleichen Probleme wie bei den Banken (siehe oben "Portfoliomanagement"). Andererseits muss man berücksichtigen, wann die angelegten Gelder wieder zur Verfügung stehen müssen. Dazu werden MathematikerInnen sowohl wegen Kenntnissen aus der Versicherungsmathematik als auch wegen des Portfoliomanagements eingesetzt.
Das Riskmanagement ist wie im Bankbereich einerseits da, um in jedem der obigen Bereiche selber die Risiken unter Kontrolle zu haben. Andererseits muss auch für den Gesamtkonzern als ganzes die Risikoposition berechnet werden.

Die Schweizerische Unfallversicherungsanstalt SUVA ist eine staatliche Unfallversicherungsanstalt. Die Einsatzgebiete für MathematikerInnen sind gleich wie in der Privatwirtschaft.
Die Finanzmarktaufsicht FINMA ist die Aufsichtsbehörde der privaten Versicherungen und Banken in der Schweiz. Um die Tätigkeiten der Versicherungen und Banken im mathematischen Bereich beurteilen zu können, braucht es auch dort MathematikerInnen.
Im Bundesamt für Sozialversicherung berechnen die MathematikerInnen AHV-Prognosen und schätzen die Auswirkungen von möglichen gesetzlichen Änderungen auf die Sozialwerke ab.

Im ganzen Versicherungsbereich bauen die Methoden vor allem auf der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie auf. Neben einfacheren Methoden gelangen auch schwierigere Prognosemethoden, Varianzanalysen, multiple Regressionen und die Zeitreihenanalyse zum Einsatz. Dazu kommen noch die speziell für die Versicherungen entwickelten mathematischen Methoden, welche an den Hochschulen gelehrt werden. Betriebswirtschaftliche Kenntnisse sind kein Muss aber in allen Bereichen ein grosser Vorteil.

Die Bezeichnung des Berufs des Versicherungsmathematikers ist "Aktuar/in". Es gibt spezielle Lehrgänge zur Ausbildung hin zum geschützten Titel eines Aktuars einer standespolitischen Organisation (in der Schweiz "Aktuar SAV"). Die amerikanischen "Society of Actuaries" und die "Casualty Actuarial Society" haben Ausbildungsgänge, welche total 5 bis 10 Jahre dauern und mehrere Prüfungen umfassen. Nach der ersten Hälfte der Prüfungen ist man dann ein "Associate", am Schluss ein "Fellow". Diese Ausbildungen werden berufsbegleitend gemacht. MathematikerInnen mit einer derartigen Ausbildung sind enorm gefragt. Das gleiche gilt für Pensionskassenexperten.

StudienabgängerInnen wird empfohlen, darauf zu achten, dass Sie am Anfang ihrer Berufslaufbahn erfahrene MathematikerInnen als AnsprechpartnerInnen haben. Des weiteren ist es wichtig, dass man lernt, stufengerecht zu kommunizieren und auch mit Nicht-Mathematikern gut zusammenzuarbeiten. Es ist sicher wichtig, dass man die Theorie sehr gut verstanden hat; diese Theorie muss dann aber auch auf praktische Probleme angewendet werden können.

StudienabgängerInnen wird normalerweise Zeit gegeben, sich an den Hochschulen und intern in die Versicherungsmathematik einzuarbeiten. Somit ist es normalerweise kein Problem, auch ohne Vorkenntnisse in diesen Bereichen, in einer Versicherung eine Stelle zu finden.

Die Stellensituation ist in allen obigen Bereichen gut bis sehr gut; sowieso gut im Bereich der PensionskassenexpertInnen. Den quantitativ ausgebildeten Personen geht es innerhalb der Versicherungen im Vergleich zu anderen Personen sowieso viel besser.

Viele Versicherungen fassen MathematikerInnen, ÖkonometrikerInnen, PhysikerInnen und sogar auch IngenieurInnen zu "quantitativ" ausgerichteten AbsolventInnen zusammen. Deshalb sind viele Stellenausschreibungen so aufgemacht, dass sie diese ganze Gruppe ansprechen (ausser es sind spezielle mathematische Kenntnisse gefragt).

Informatikstellen im Banken- und Versicherungsbereich sind weiter unten bei "Informatik und Technik" beschrieben.

Stellen aus dem Banken- und Versicherungsbereich für MathematikerInnen finden Sie auf folgenden Websiten:

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Statistik (non-finance), Biologie und Medizin (akademisch und nicht-akademisch)

In diesen Bereichen sind staatliche und privatwirtschaftliche Stellen sowie die Hochschulen derart verwoben aktiv, dass wir hier akademische Stellen und Stellen in der Privatwirtschaft zu einer Kategorie zusammengefasst haben.

In den öffentlichen Institutionen

und in werden ebenfalls MathematikerInnen und StatistikerInnen eingesetzt.

In den öffentlichen Institutionen geht es darum, für die Öffentlichkeit interessante statistische Grundlagen zur Verfügung zu stellen: Planung der Datenerhebung, Auswertung, Präsentation.
Sozialwissenschaftliche Untersuchungen werden meist im Auftrag von öffentlichen Körperschaften erstellt. Für solche Untersuchungen werden meist auch Statistiker herangezogen.
Im Marketingbereich werden StatistikerInnen in derselben Weise eingesetzt, um kommerziellen Unternehmen bei Ihren (Marketing-) Entscheiden wichtige Grundlagen zu liefern.
Bei der Qualitätssicherung werden statistische Methoden zur Verbesserung von Produkten in der Industrie und zur Sicherung einer guten Qualität im Produktionsprozess eingesetzt.

In all diesen Bereichen sind vor allem Statistikkenntnisse gefragt. Die statistischen Methoden sind jedoch meist relativ einfach.

StudienabgängerInnen wird empfohlen, darauf zu achten, dass Sie am Anfang ihrer Berufslaufbahn erfahrene MathematikerInnen als AnsprechpartnerInnen haben. Des weiteren ist es wichtig, dass man lernt, stufengerecht zu kommunizieren und auch mit Nicht-Mathematikern gut zusammenzuarbeiten. Es ist sicher wichtig, dass man die Theorie sehr gut verstanden hat; diese Theorie muss dann aber auch auf praktische Probleme angewendet werden können.

Die Berufsaussichten sind gut bis sehr gut. Das Problem ist, dass nicht wie bei grossen Banken und Versicherungen Orte bekannt sind, an denen massenhaft MathematikerInnen gesucht werden. Es sind immer nur einzelne Stellen, welche dort zu besetzen sind (und dann vielleicht jahrelang nie mehr). Genau aus diesem Grund wurde unsere Stellenbörse geschaffen. Hier finden Sie diese Stellen!

Stellen im Bereich "Data Mining" finden sich im Bereich Informatik und Technik weiter unten. Statistikkenntnisse sind auch dort notwendig.

Im Bereich Biologie und Medizin sind die Einsatzgebiete folgendermassen:

In der explorativen Statistik im Bereich der Pharma-, Agro- und Nahrungsmittel-Forschung werden StatistikerInnen begleitend in Forscherteams eingesetzt, um diese mit statistischen Methoden zu unterstützen. Es geht dabei um die Planung der Versuche und die Auswertung der Daten, welche dabei anfallen. Die eingesetzten Methoden sind vielfältig. Auch die Interdisziplinarität ist interessant. Notwendig sind Kenntnisse in Statistik und Modellierung; Kenntnisse in den Anwendungen (Biologie, Chemie und Medizin) sind von Vorteil aber nie ein K.O.-Kriterium.
Bei der statistischen Begleitung von klinischen Studien wird ein potentielles Medikament in diversen Phasen an einem immer breiteren Publikum ausprobiert. Während allen Phasen (inklusive Langzeitwirkungen) werden Daten über den Erfolg des Medikamentes gesammelt und ausgewertet. Die Methoden sind zum Teil staatlich vorgeschrieben (FDA z.B.). Statistikkenntnisse sind notwendig; Kenntnisse aus den Anwendungen von Vorteil.
Im Bereich der Computational Biology werden mit mathematischen Methoden Probleme aus der Biologie angegangen. Dies ist im engeren Sinne folgendermassen zu verstehen: Analyse von Protein-Sequenzen, Genetische Forschung, etc. Es handelt sich hierbei mit der Gentechnologie um einen äusserst interessanten Bereich mit Zukunft. Notwendig sind Kenntnisse in Statistik, zum Teil auch Kombinatorik, Graphentheorie, diskrete Mathematik. Biologiekenntnisse (v.a. Molekularbiologie für die Analyse von Protein-Sequenzen) sind von Vorteil.
In der Epidemiologie werden einerseits für Gesundheitsbehörden Entscheidungsgrundlagen erarbeitet, damit Massnahmen im Fall von Epidemien ergriffen werden können. Aber auch statistische Untersuchungen z.B. über Krebserkrankungen oder Herzinfarktrisiken werden als epidemiologische Studien bezeichnet. Statistikkenntnisse sind notwendig; Modellierungserfahrung (deterministisch und stochastisch) ist von Vorteil.

Informatikkenntnisse sind in all diesen Bereichen ein Muss.

StudienabgängerInnen wird empfohlen, darauf zu achten, dass Sie am Anfang ihrer Berufslaufbahn erfahrene MathematikerInnen als AnsprechpartnerInnen haben. Des weiteren ist es wichtig, dass man lernt, stufengerecht zu kommunizieren und auch mit Nicht-Mathematikern gut zusammenzuarbeiten. Es ist sicher wichtig, dass man die Theorie sehr gut verstanden hat; diese Theorie muss dann aber auch auf praktische Probleme angewendet werden können.

Die Stellensituation ist gut bis sehr gut. Allgemein wird eine Zunahme der Epidemien erwartet. Damit werden in diesem Bereich auch SpezialistInnen vermehrt gebraucht. Ein Problem ist auch hier, dass kaum Orte vorhanden sind, an denen massenhaft MathematikerInnen gesucht werden, sondern immer nur einzelne Stellen zu besetzen sind. Genau aus diesem Grund wurde unsere Stellenbörse geschaffen. Hier finden Sie diese Stellen! Seit 2008 betreiben wir auch eine auf Naturwissenschaften, Chemie und Medizin spezialisierte Stellenbörse: www.nobel-jobs.com.

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Informatik und Technik

Im Informatikbereich unterscheiden wir in der folgenden Darstellung drei Kategorien von Stellen für MathematikerInnen:

  1. Eine erste Kategorie bilden Stellen im Bereich Software-Entwicklung ("Hacken", Testen), wofür zum Teil explizit MathematikerInnen oder PhysikerInnen gesucht werden. Für diese Stellen ist eine vertiefte Kenntnis des Software-Engineerings notwendig oder mindestens sehr nützlich.

  2. Der grosse Bereich der Modellierung zum Zweck der Anwendungsentwicklung umfasst:
    • Entwicklung von technischen Kommunikationssystemen
    • Entwicklung von Hochleistungscomputersystemen (Scientific Computing, Hochleistungsbuchhaltungssysteme, Benchmarkingverfahren)
    • Design von E-Commerce Anwendungen (elektronische Börse, Brokersysteme)
    • Design und Aufbau von Informationsmärkten (Intranet, intelligente Informationsfiltersysteme, sichere und leistungsstarke Dokumentenverwaltungssysteme)
    • Virtuelle Bildung (Virtual University, Schulen-Extranets, Distance Learning)
    Es ist kennzeichnend für die Stellen der zweiten Kategorie, dass die Spezialisierung zur Zeit des Studiums innerhalb der Mathematik kaum eine Rolle spielt. Wesentlich ist aber eine solide, breite mathematische (Grund-)ausbildung.

    Der Übergang zur dritten Kategorie ist freilich fliessend. Zum einen sind in den oben aufgezählten Bereichen auch SpezialistInnen aus diversen mathematischen Disziplinen vonnöten (z.B. Logiker bei der Entwicklung von technischen Kommunikationssystemen oder Statistiker beim Bau von Recommender Systemen im Electronic Commerce), zum anderen muss die (semi-)formale Modellierung als technisch/wissenschaftliche Fertigkeit erlernt werden. Leider bieten die Hochschulen in der Schweiz in diesem Bereich für MathematikerInnen und Techniker zu wenig Ausbildungsmöglichkeiten an.

  3. Stellen, welche spezialisierte Kenntnisse der angewandten Mathematik erfordern, sind:
    • Kryptologie und Entwurf von sicheren Kommunikationssystemen
    • Implementierung von intelligenten Steuerungsverfahren und lernenden Systemen (Softcomputing: Neuronale Netze, genetische Algorithmen, Fuzzy-Logic)
    • Implementierung von Finanz- und Versicherungsapplikationen
    • Computerlinguistik
    • Data Mining.
    Im Bereich der Kryptologie geht es um das Verschlüsseln von Daten. Dabei werden Algebrakenntnisse und zum Teil auch stochastische Algorithmen und Statistik verwendet. Der Entwurf von sicheren, verteilten Kommunikationssystemen basiert auf der Modellierung von Authentifizierungsverfahren und setzt Kenntnisse in den Gebieten Logik und Verteilte Systeme voraus.
    Softcomputing ist ein Teil der Künstlichen Intelligenz, welche gute Kenntnisse aus der Stochastik voraussetzt.
    Die Computerlinguistik wird zum Beispiel bei der Herausgabe von Lexika in riesigen Textsammlungen eingesetzt. Dabei werden bei diversen Prozessen auch mathematische Methoden eingesetzt. Empfohlene Studienschwerpunkte sind Statistik, Komplexitätstheorie, Automatentheorie und Logik. Informatikkenntnisse sind ein Muss, das Nebenfach Linguistik sehr zu empfehlen.
    Beim Data Mining geht es darum, einerseits aus "Datenfriedhöfen" Strukturen herauszufiltern und diese in geeigneter Form abzulegen. Andererseits geht es auch darum, durch Verknüpfung und Interpretation implizite Information explizit zu machen. Dazu notwendig sind Kenntnisse aus dem Datenbankbereich, der künstlichen Intelligenz und der Statistik. Mehr zu Data Mining findet man im folgenden
    Artikel.

Die Stellensituation ist gut. Wer anspruchvoller seine Mathematikkenntnisse einbringen will, hat Probleme, die einzelnen interessierten Firmen zu finden. Genau aus diesem Grund wurde 2008 unsere auf Informatik spezialisierte Stellenbörse www.turing-jobs.com geschaffen. Es macht auch Sinn, sich als PhysikerIn, IngenieurIn oder NaturwissenschafterIn auf Stellenausschreibungen für MathematikerInnen in diesem Bereich zu melden (ausser es sind spezielle mathematische Kenntnisse gefragt).

Im Technikbereich werden MathematikerInnen in folgenden Bereichen eingesetzt:

In der industriellen Forschung werden MathematikerInnen nicht nur zur Unterstützung bei der Lösung rechenintensiver Probleme, sondern vor allem auch in der vorgängigen physikalisch-technischen Modellierung eingesetzt. Notwendige Studienschwerpunkte sind Funkionalanalysis, Analysis, Numerik, Statistik und Stochastik. Sehr gute naturwissenschaftliche Kenntnisse sind je nachdem erforderlich.
Die dimensionelle 3D-Messtechnik (Metrology), ein wichtiges Gebiet innerhalb der industriellen Forschung, Entwicklung und Produktion, benötigt sehr anspruchsvolle mathematische Methoden für die optimale Auswertung präziser 3D-Messdaten. Es geht dabei um 3D-CAD (Computer Aided Design), -Koordinatenmesstechnik, -Flächenbeschreibung, -Best-Einpassung, 3D-Datenauswertung. Notwendige Studienschwerpunkte sind neben der Differentialgeometrie auch Numerik, ein wenig Statistik. Informatikkenntnisse sind notwendig; Kenntnisse aus Physik und Ingenieurwissenschaften ein Plus.
Im Bereich Logistik/Transportwesen/Planoptimierung werden Abläufe optimiert (Erdöltransporte, Produktionsabläufe). Dabei werden vor allem Kenntnisse aus dem Operations Research verwendet.
Im Bereich Embedded Realtime Systems sind technische Kenntnisse im jeweiligen Gebiet, im HW/SW-CoDesign und eventuell im Operations Research erforderlich.

Die Arbeitsmarktlage ist gut. Problematisch ist immer die Suche der richtigen Ansprechpersonen. Genau aus diesem Grund wurde 2008 unsere auf Technik spezialisierte Stellenbörse www.tesla-jobs.com geschaffen. Die meisten Stellen in diesem Bereich sind auch für PhysikerInnen gedacht.

Stellen im Bereich Qualitätssicherung (vor allem in der Industrie) benötigen vor allem Statistikkenntnisse und sind deshalb weiter oben im Bereich Statistik angesiedelt.

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General Management

MathematikerInnen werden immer auch als gute AnalytikerInnen eingesetzt, als Personen, welche gut abstrakt denken können und eine rasche Auffassungsgabe haben. Die mathematischen Fähigkeiten als solche sind dort nicht gefragt. Zudem gibt es zahlreiche andere Stellen in wissenschaftsnahem Gebiet, bei denen die Mathematikkenntnisse selber nicht gefragt sind. Zusammenfassend sind diese Stellen in den Bereichen:

Buchtipp zu den ersten beiden Gebieten: Management by Mathematics

Stellen aus dem Bereich "General Management" für MathematikerInnen finden Sie auf folgender Website.

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LehrerInnenstellen (Mittelschulen und Fachhochschulen)

Die Tätigkeit von MittelschullehrerInnen ist dem/der LeserIn wohl bekannt.

Die Voraussetzungen für eine unbefristete Anstellung als Lehrkraft sind kantonal geregelt und variieren entsprechend von Kanton zu Kanton. Es wird (soweit uns bekannt) immer ein abgeschlossenes Fachstudium (also hier Mathematik oder Physik) und eine fachdidaktische Ausbildung ("höheres Lehramt" oder gleichwertig) verlangt - zum Teil auch von privaten Instituten. Diese beinhaltet neben einem theoretischen Teil auch ein Praktikum und wird von Universitäten und der ETH Zürich angeboten. Falls man in einem anderen Fach (Physik, Biologie, Germanistik, etc.) die Voraussetzungen für eine unbefristete Anstellung als Lehrkraft bereits erfüllt, kann es sein, dass bereits das 2. Vordiplom (bzw Bachelor) in Mathematik (=3 Jahre Mathematikstudium, oder grosses Nebenfach) reicht, um auch dieses Fach unbefristet unterrichten zu können. Man erkundige sich in den jeweiligen Kantonen und an den betreffenden Hochschulen und Mittelschulen nochmals nach den Kriterien - insbesondere nach der Frage, ob/wann bereits ein Bachelor in Mathe/Physik reicht! Wir lehnen jede Verantwortung ab, falls die Karriereplanung auf Grund unserer Texte wegen rechtlicher Barrieren nicht aufgeht. Kleinere Mittelschulen suchen oft LehrerInnen, welche sowohl Mathematik wie auch Physik unterrichten können. In den 90er Jahren sind auch viele Aufgaben in der Informatik an den Mittelschulen den MathematikerInnen/PhysikerInnen zugefallen.

Die Stellensituation für MittelschullehrerInnen in Mathematik, Physik und Chemie ist gut (in Mathematik: sehr gut). Aushilfstellen bekommt man zur Zeit bereits ab dem zweiten Studienjahr in Mathematik oder Physik.

Die Löhne sind im Vergleich zur Privatwirtschaft für BerufsanfängerInnen bildungspolitisch gesehen unverantwortlich tief, vor allem wenn man die enorme Arbeitslast (inkl. psychische Belastung) für LehrerInnen in Betracht zieht. Die Gründe liegen im starken Bedarf von MathematikerInnen in der Privatwirtschaft und in Sparübungen, welche "gerecht" abgewickelt wurden (linear über alle Bereiche). Die PolitikerInnen müssten den Mut aufbringen, MathematiklehrerInnen mit gleichem Pensum an der gleichen Schule massiv besser zu bezahlen als LehrerInnen aus den geisteswissenschaftlichen Bereichen.

Stellen aus dem Bereich "Lehre" für MathematikerInnen und PhysikerInnen finden Sie auf folgenden Websites: Mathe / Physik.

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Akademische Stellen

Die Tätigkeiten als ordentliche(r) ProfessorIn in Mathematik werden nicht weiter beschrieben. Hingegen ist zu erwähnen, dass MathematikerInnen je nach Vertiefung und Ausbildung in Nebenfächern (vor allem aus der angewandten Mathematik) auch in Gebieten wie (in Klammern die notwendigen Studienschwerpunkte in der Mathematik)

akademische Tätigkeitsfelder finden können.

Die Stellensituation in der reinen Mathematik ist weltweit, und vor allem im deutschsprachigen Raum, eher schlecht. In der angewandten Mathematik sieht es dafür viel besser aus. Vor allem im Bereich Statistik/Mathematik in Biologie und Medizin gibt es zahlreiche offene Stellen.

Stellen aus dem akademischen Bereich für MathematikerInnen finden Sie auf folgender Website.

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Historische Entwicklung

Früher..

Die traditionellen Tätigkeitsgebiete für MathematikerInnen waren früher neben der akademischen Lehre die Lehre an den Gymnasien. In der Privatwirtschaft fanden die MathematikerInnen vor allem in den Lebensversicherungen und teilweise auch in der Industrie interessante Stellen.

Nach dem zweiten Weltkrieg...

In den 60er Jahren waren die MathematikerInnen neben den Elektroingenieuren die ersten, welche die Computerwissenschaften vorantrieben. Als das Informatikstudium als eigene Disziplin an den Hochschulen eingeführt wurde, führte dies auch zu einem Rückgang der StudentInnen der Mathematik. In den 70er Jahren gab es selbst für MathematikerInnen schwierigere Perioden. In den späten 80er Jahren folgte dann ein zweiter Boom, als die Banken MathematikerInnen für komplizierteste Berechnungen im Portfoliomanagement und vor allem bei den derivativen Produkten einstellten. In den 90er Jahren kam mit den Anwendungen in der Biologie/Medizin der dritte Boom.

Und wie sieht die Zukunft aus?

Im Informatikbereich finden MathematikerInnen immer wieder interessante Stellen, in denen auch ihr ganz spezifisches Fachwissen aus der Mathematik gefragt ist. In den Bereichen Banking/Insurance/Finance und Biologie/Medizin stehen MathematikerInnen/StatistikerInnen in vielen Teilbereichen konkurrenzlos da. Ein Ende dieser drei sich überlagernden Nachfrageüberhänge ist nicht abzusehen - im Gegenteil!

To put it in a nutshell: Come on folks, let's face it:

THIS IS OUR CENTURY!

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Mittelschule und Studium

Bemerkungen für MaturandInnen und MittelschullehrerInnen:

Es ist nicht möglich und auch nicht sinnvoll, Mathematik wegen der guten Stellensituation zu studieren. Das Interesse an der Mathematik muss vorhanden sein. Die exzellente Stellensituation sollte einzig und allein dazu führen, dass niemand mehr auf ein Mathematikstudium verzichtet, aus Angst, danach keine Stelle zu finden.

"Mach doch mal den Bachelor in Mathematik und schau dann weiter": Mit dem neuen Bologna-System ist es nie ein Fehlentscheid, erstmal einen Bachelor in Mathematik zu machen. Wenn Sie unsicher sind, welches Studium Sie machen wollen, können Sie mit einem Bachelor in Mathematik den Entscheid für 3 Jahre aufschieben - und zwar mit Gewinn: in fast allen anderen Studien ist Ihnen dieses Bachelor-Studium danach eine grosse Hilfe; zudem existieren viele Master-Studiengänge, in denen man sich nach einem Bachelor in Mathematik vertiefen kann (Wirtschaft/Finance, Informatik, Biologie, Soziologie, Psychologie, weitere).

Die für MathematikerInnen exzellente Situation auf dem Arbeitsmarkt, die vielfältigen Arbeitsbereiche und die immer wieder in Umfragen nachgewiesene grosse Zufriedenheit mit dem Arbeitsplatz sollten offensiv an Mittelschulen und in der Öffentlichkeit kommuniziert werden. MathematikerInnen an den Hochschulen und aus der Privatwirtschaft müssen in den Mittelschulen ihre Arbeit stufengerecht vorstellen und aus dieser spannenden Welt erzählen.

Bemerkungen für StudentInnen und AssistentInnen:

Egal, welche Richtung man nach dem Studium einschlägt: zentral sind im Studium folgende Punkte:

Aus obigen Beschreibungen der diversen Arbeitsmöglichkeiten von MathematikerInnen, wie auch aus den konkreten Stellenausschreibungen, geht hervor, dass für praktisch alle nichtakademischen Stellen Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie zentral wichtig sind. Vorlesungen aus diesen Bereichen sind daher stark zu empfehlen.

Das gleiche gilt für Kenntnisse in Informatik. Diese werden jedoch von MathematikerInnen selten in einem Kanon von Vorlesungen angeeignet, sondern nebenbei als Hobby oder parallel zu Vorlesungen, Übungen, Seminarien und Arbeiten, welche zu schreiben sind.

Neben der breiten mathematischen Grundausbildung ist auch die Ausbildung in Nebenfächern zentral wichtig. Wie oben bei der Beschreibung der diversen Arbeitsgebiete ersichtlich, sind Kenntnisse aus der jeweiligen Substanzwissenschaft (Chemie, Biologie, Physik, Ökonomie etc.) eventuell ein grosser Vorteil.

Eine frühe Auseinandersetzung mit der späteren Berufslaufbahn ist sehr zu empfehlen; dazu zählen: Praktika (siehe unten), Mitgliedschaft in entsprechenden Vereinigungen (standespolitischen Organisationen), Besuche von Konferenzen und Workshops aus dem relevanten Gebiet. Dies steigert die Wahrscheinlichkeit, dass man später auch den Traumjob kriegt. Praktika, Konferenzen und Workshops, sowie die Mitgliedschaft in entsprechenden Vereinigungen haben viele Vorteile:

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Praktika

Praktika während des Studiums dienen nicht nur zur Aufbesserung von Einkommen und CV (inkl. sehr wichtige Referenzen), sondern ermöglichen auch herauszufinden, welche Jobs einem später am besten gefallen werden. Nach erfolgreich absolvierten Praktika sollte man auf jeden Fall von den Vorgesetzten ein Arbeitszeugnis einholen. Wenn diese mit der Arbeit sehr zufrieden sind, werden sie dabei von sich aus mitteilen, dass man sie als Referenz erwähnen darf. Wichtig ist, dass man Praktika macht, welche etwas mit Mathematik zu tun haben. Auf der Website "Jobs for Mathematicians" finden Sie solche Stellen. Aushilfstellen und Lehraufträge an Mittelschulen im Bereich "Lehre" sind bei "Teaching" (Lehre s.o.) angesiedelt.

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Webmaster: Christoph Luchsinger / chris@all-acad.com / Member of Luchsinger Mathematics AG